JP3857389B2 - タイヤの騒音評価方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイヤの騒音評価方法にかかり、特に、タイヤが有するタイヤ騒音性能を、例えばタイヤトレッド等のパターンピッチ配列に起因する騒音により評価するタイヤの騒音評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
乾燥、湿潤及び氷雪を含む路面状態において走行中、安全でかつ比較的静寂な自動車用タイヤの設計について、近年着実に認識が高まっており、最近では、静寂なタイヤを設計するためのアプローチも理論的になってきている。タイヤのトレッドに形成する溝等は、数学的に算出した基準に従い、複数の可変ピッチ反復設計サイクルによって設計されている。
【０００３】
タイヤには、上記の設計値に基づいて手作業でトレッドに刻んだり、タイヤ型によって形成したりして、タイヤ円周上のピッチ及びピッチ配列を規定する横方向溝及び円周方向溝に分けられた陸部（以下、設計要素という。）を有するトレッドが形成されている。ここで、このピッチとは設計要素の相対長さを指し、ピッチ配列とはタイヤ円周上に使われるピッチの順序をいう。
【０００４】
タイヤの騒音評価は、評価するトレッド設計に見合う寸法のタイヤを物理的に形成しそのタイヤを試験することによって評価する。このタイヤ試験は、自動車のホイールリムに４個（またはそれ以下）の試験タイヤを取り付けて運動や走行させたときに感度の高い訓練された耳を有する熟練者の感覚により特定するのが一般的である。
【０００５】
このようなタイヤの騒音評価を容易にするため、トレッドによる騒音発生特性について、路面を走行する際のタイヤのノイズをコンピュータによってシミュレーションする技術がある（アメリカ合衆国特許第４７２７５０１号）。また、任意のタイヤトレッドのパターンに起因する騒音（以下、パターンノイズという。）を評価するため、タイヤのパターンノイズをシミュレートする技術が提案されている（特開平１−２５０８３１号公報、特開平４−１４８８４０号公報）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、タイヤ騒音の特定をタイヤのトレッドパターンで生じる音圧レベルの大小により得られた騒音波形を用いているので、タイヤのパターンによる騒音の特徴をシミュレートすることは可能であるものの、タイヤのピッチ配列と、パターン固有の特徴とが重なり合って得られる。このため、パターンデザイン（ピッチ配列が盛り込まれたパターン展開図）を予め用意しなければ評価をすることができなかった。
【０００７】
本発明は、上記事実を考慮して、タイヤ騒音性能のうち、ピッチ配列に起因する騒音のみを評価することが可能なタイヤの騒音評価方法を得ることが目的である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明者等は種々検討を加えた結果、タイヤ騒音を考察するとき音圧のみでとらえるものでは不十分と考え、さらに音質を考慮すべきであるという知見を得て、本発明に到達したものである。すなわち、本発明者等は種々検討を加え、音響心理学的に利用されている感覚尺度をタイヤと言う特殊分野に応用することに着目し、あらゆる検討を試み、それをタイヤの騒音評価方法として確立した。
【０００９】
まず、タイヤのピッチ配列に起因する騒音の特徴は、それをピッチ配列に対応するパルス列で近似しても時間的な変動の形態等は略維持される。ところが、矩形波のパルス列のままでは、一般的に周波数成分上、高周波が強調され過ぎて、自動車の車室内等の移動体内部で聴取される内部音の周波数特性とかけ離れてしまう。また、本発明者は、構成が既知の複数のタイヤについてタイヤ騒音の聴取実験を行い、パターンノイズの音質を支配するのは主にピッチ１次成分近傍であるという結果を得た。これによって、上記矩形波のパルス列波形にピッチ１次成分を強調する帯域フィルタを施せば、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができるという知見を得た。
【００１０】
そこで、請求項１に記載の発明のタイヤの騒音評価方法は、タイヤのピッチ配列を、該ピッチ配列の各ピッチの長さに比例した時間間隔毎に予め定めた一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形でパターンノイズを近似し、前記波形に、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施して、得られた波形をタイヤピッチ騒音波形とし、前記タイヤピッチ騒音波形を用いて、音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量を演算し、前記タイヤ騒音性能評価用物理量を用いてタイヤの騒音を評価する。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量として、音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及び音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量の少なくとも一方を定めることを特徴としている。請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記予め定めた一定パルス幅は、０．５ミリ秒近傍であることを特徴としている。請求項４に記載の発明は、請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記帯域通過フィルタ処理は、帯域下限周波数がピッチ１次周波数の１／２であると共に、帯域上限周波数がピッチ１次周波数の２／３であるピッチ１次周波数に一致した帯域幅を設定することを特徴としている。
【００１２】
タイヤのピッチ配列は、予め定めたピッチ長やピッチ比（ピッチ長の比）の連続により定められる。このタイヤのピッチ配列を、配列の各ピッチの長さに比例した時間間隔毎に予め定めた一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形でパターンノイズを近似する。これによって、タイヤのピッチ配列がパターンノイズに近似される。この予め定めた一定パルス幅は、タイヤ１回転の時間が２５０ミリ秒の時に、０．５ミリ秒近傍に設定することが好ましい。これは本発明者等が行った実験により、一定パルス幅を、０．５ミリ秒近傍に設定して得られた時系列波形を音化したときが最もタイヤの実測音に近似させることができたためである。この近似された、一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形に、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施せば、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができる。このようにして得られた波形をタイヤピッチ騒音波形として、音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量を演算する。なお、帯域通過フィルタ処理は、ピッチ１次周波数に一致した帯域幅（すなわち、帯域下限周波数は、ピッチ１次周波数×０．５、帯域上限周波数は、ピッチ１次周波数×１．５）と設定することが好ましい。このように設定することで、ピッチ１次周波数が強調され、その音質への影響をより明確に評価できる。
【００１３】
音質に対応するタイヤ騒音評価用物理量としては、音響心理学的なパラメータを用いることができ、音響心理学的なパラメータとしては、音の大きさを表す感覚尺度、音の鋭さを表す感覚尺度、音の粗さを表す感覚尺度、請求項２にも記載した目立ち易さを表す感覚尺度である音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及びうなり感を表す感覚尺度である音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量、がある。音の大きさを表す感覚尺度は音圧レベルに対応し、音の鋭さを表す感覚尺度は高周波側の音の大きさ成分（音の大きさを表す感覚尺度）を含む比率の大きさから求めることができる。また音の粗さを表す感覚尺度は、予め定めた複数の帯域のうち所定の帯域を臨界帯域としてこの臨界帯域での変調度に重み付けして加算した値から求めることができる。目立ち易さを表す感覚尺度は音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができる。また、音はその大きさにより純音や狭帯域ノイズが打ち消されることがあるので、目立ち易さを求めるときは音の大きさに応じて純音や狭帯域ノイズの打ち消し（マスキング効果）を考慮することが好ましい。うなり感を表す感覚尺度は、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができる。このうなり感は、音の大きさの変動振幅が大きい程顕著に現れる。
【００１４】
前記のようにして演算されたタイヤ騒音性能評価用物理量を用いてタイヤの騒音を評価する。例えば、音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及び音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量が小さいピッチ配列のほうが、より騒音性能が良好なタイヤと評価することができる。
【００１５】
このようにして評価したピッチ配列は、聴取者の感覚に沿った音質すなわち音響心理学的な目立ち易さやうなり感等を明確に評価することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明のタイヤの騒音評価方法を実施するためのパーソナルコンピュータの概略を示すものである。このパーソナルコンピュータは、データ等を入力するためのキーボード１０、予め記憶されたプログラムに従って、タイヤの騒音を評価するコンピュータ本体１２、及びコンピュータ本体１２の評価結果等を表示するＣＲＴ１４から構成されている。コンピュータ本体１２は、図示を省略したＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭから構成されたマイクロコンピュータによって構成されている。
【００１７】
また、コンピュータ本体１２には、音化装置１６が接続されており、この音化装置１６には、スピーカ１８Ａ，１８Ｂが接続されている。音化装置１６は、コンピュータ本体１２から出力されたピッチ配列に対応する矩形波の連続からなるパルス列に応じて、ピッチ配列を音化情報例えば音圧レベル・周波数特性に変換してその音化情報をスピーカ１８Ａ，１８Ｂへ出力する装置である。コンピュータ本体１２と音化装置１６との間では、コンピュータ本体１２で生成されたパルス列の授受及び当該パルス列が音化された情報、例えば音圧レベル・周波数特性等の音化情報の授受がなされる。音化装置１６の一例としては、ＨＥＡＤ ａｃｏｕｓｔｉｃｓ社製ＢＡＳ II．３Ｅ（Ｎｏ．４２５１６１０３）がある。
【００１８】
本実施の形態は、音質を考慮して、任意のピッチ配列及びピッチ長の比（以下、ピッチ比という。）によるタイヤの騒音を評価するものである。
【００１９】
本発明者は、タイヤのピッチ配列について種々検討を加えた結果、所定のピッチ配列を有するタイヤから発生されるパターンノイズの悪さとして、音圧の大小によるものよりも、音質によるもの、例えば音の目立ち易さやうなり感に関係するものが大きく起因するという知見を得て、あらゆる検討を試み、音響心理学的に利用されている感覚尺度を導入するに至った。
【００２０】
上記の音質を考慮するための音響心理学的な感覚尺度、すなわち音響心理パラメータについて説明する。音響心理パラメータには、音の大きさを表す感覚尺度（ラウドネス）、音の鋭さを表す感覚尺度（シャープネス）、音の粗さを表す感覚尺度（ラフネス）、目立ち易さを表す感覚尺度（トナリティ）、及びうなり感を表す感覚尺度（フラクチュエーション・ストレングス）、がある。ラウドネスは音圧レベルに対応するが、音圧レベルのｄＢ（Ａ）より実際の感覚に近く、音のマスキング効果を考慮して求められるものであり、ＩＳＯ５３２Ｂで規格化されている。シャープネスは高周波側のラウドネス成分を含む比率の大きさから求めることができる。また、ラフネスは、予め定めた複数の帯域のうち所定の帯域を臨界帯域としてこの臨界帯域での変調度に重み付けして加算した値から求めることができる。トナリティは音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができる。また、音はその大きさにより純音や狭帯域ノイズが打ち消されることがあるので、目立ち易さを求めるときは音の大きさに応じて純音や狭帯域ノイズの打ち消し（マスキング効果）を考慮することが好ましい。フラクチュエーション・ストレングスは、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができる。このうなり感は、音の大きさの変動振幅が大きい程顕著に現れる。
【００２１】
これらの音響心理パラメータの各々は次の表１から求めることができる。
上記のように、トナリティＫは、音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができるが、求めた割合をラウドネスのマスキング効果を考慮して算出すると、スペクトラム上にピ−ク類が存在する。そこで、以下の表１に示す式では、トナリティＫを、スペクトラム上に存在するピ−ク類について、ピ−ク（帯域）幅が狭い程（重みｗ１）、周波数が７００Ｈｚに近い程（重みｗ２）、ピ−クレベルが大きい程（重みｗ３）、大きくなる因子、及びラウドネスでみたこれらのノイズに対するＳＮ比因子の積から求めている。なお、ピッチ１次の目立ち易さは、４００〜５００Ｈｚのバンドパスフィルタ付加による信号抽出に相当する。
【００２２】
また、フラクチュエーション・ストレングスは、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができるが、以下の表１に示す式では、ラウドネスの変動振幅が大きい程またその変動周波数が４Ｈｚに近くなる程大きくなる。
【００２３】
【表１】
【００２４】
なお、Ｂａｒｋは、人の耳の（カタツムリ状の）耳管を直線状にして２４分割したときの１分割の長さに相当する臨界帯域幅を単位とした、帯域幅を計る尺度の単位名である。また、以下の説明では、表１に示した数式を（１）式と総称して用いる。
【００２５】
本発明者は、音響心理パラメータと従来の音圧レベル評価とを実車計器音質評価法により比較実験し、次の結果を得た。
【００２６】
図２に示すように、実車計器音質評価法による測定は、タイヤ３０を備えた車両２０の後部に、車両２０の走行速度を検出するための速度計２８を取り付けて行った。車両２０内には乗員２２が着座するが、その着座した乗員２２の頭部で左右の各耳の近傍位置にマイクロフォン２４、２６が取り付けられている。これらのマイクロフォン２４、２６の各々によって、乗員２２が左右の耳から聴取すべき音を取得することができる。なお、上記測定では、乗員２２に模擬したダミー人形の左右の耳にマイクロフォンを埋め込んだダミーヘッド（マイク付ヘッド）を用いて測定を行った。
【００２７】
ここでは、新特殊路Ｐ／Ｎ路の路面において、所定速度範囲（３８〜６０ｋｍ／ｈ）で惰行（Ｄレンジ）走行した場合を測定した。
【００２８】
図３は、タイヤＴ１，Ｔ２の各々を車両に装着して走行させたときにマイクロフォン２４、２６から得られた音の音圧レベルに対する周波数特性を示したものであり、図３（１）は左耳の近傍位置のマイクロフォンによる検出結果を示し、図３（２）は右耳の近傍位置のマイクロフォンによる検出結果を示したものである。この図３から理解されるように、音圧レベルからではタイヤＴ１，Ｔ２の各々に対して差異はみられない。
【００２９】
次に、上記車両２０に複数の異なるタイヤ３０を装着し、各々のタイヤについてオペレ−タがフィ−リング評価を行うと共に、マイクロフォン２４、２６から得られる音を用いて音響心理パラメータと音圧レベルとを求めた。
【００３０】
図４には、フィ−リング評点の値を縦軸にすると共に、音圧レベル及び音響心理パラメータの値を横軸にした各座標系に、複数の異なるタイヤの結果をプロットしたものである。図中、ｒの値は相関係数を示している。この図４から理解されるように、音質的には、ラウドネス、シャープネス、ラフネスは、各値とフィ−リング評点との間には、相関関係がみられず、分散したプロットになった。一方、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの各々には音響心理パラメータの値とフィ−リング評点との間に相関関係があることが理解される。
【００３１】
以上の結果から、本発明者は、音の目立ち易さやうなり感に関係する音質によるものが、パターンノイズに大きく起因するという観点から、タイヤのピッチ配列を音化が容易なパルス列に近似して、音響心理パラメータのうちトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを注目し、これら２つの音響心理パラメータによりタイヤのピッチ配列によるパターンノイズを評価することを勘案した。
【００３２】
図８は、本実施の形態のプログラムの処理ルーチンを示すものある。ステップ１００では、タイヤのトレッドに形成されるピッチ配列を数値的・解析的に求めるためのピッチ配列基本データを取り込む。このピッチ配列基本データとは、ピッチ配列を決定する際に、必要とするまたは経験的に求められる、ピッチ個数、ピッチ長、ピッチ長の比、タイヤ回転速度、及びパルス幅の各値が設定値として入力される。
【００３３】
次のステップ１０２では、ピッチ配列に含まれるピッチ比の種類の数を配列値としたピッチ配列Ｖを設定する。すなわち、ピッチ配列に含まれるＭ個のピッチ比を１〜９までの自然数に対応させ、ピッチ比が配列値である自然数の各桁に対応して表現されるピッチ配列Ｖを生成する。一例として、３個または５個のピッチ比を１〜９までのいずれかの自然数に対応させ、ピッチ配列を得るタイヤＡ〜Ｃを表２に示した。
【００３４】
【表２】
【００３５】
上記のようにしてピッチ比が配列値である自然数の各桁に対応して表現されるピッチ配列Ｖを生成したのち、次のステップ１０４において矩形波のパルス幅を設定し、次のステップ１０６において、ピッチ配列について矩形波の連続からなるパルス列を決定する。
【００３６】
ピッチ配列Ｖは、ピッチ配列Ｖを用いて、タイヤに形成されたピッチ配列により発生される音を得るため、すなわちピッチ配列を音化するため、上記ピッチ配列Ｖを配列デ−タとして、その配列デ−タを時間軸上のパルス列に置き換えて、時間周波数分析等で解析可能とするものである。すなわち、ピッチ配列を音について解析可能な形式に変換している。
【００３７】
このように、本実施の形態では、ピッチ配列を音化するためにピッチ配列である配列デ−タを時間軸上のパルス列に置き換えている。図５に一例を示すように、パルス列は、パルス幅が予め定めた一定幅の矩形波の周期をピッチ比に応じて伸長させたものである。図５の例は、ピッチ配列の一部として「２、１、３」の部分のパルス列を示すものであり、ピッチ比の配列値「２」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔａ、ピッチ比の配列値「１」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔｂ、ピッチ比の配列値「３」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔｃからなるパルス列の一部を示している。なお、時間（周期）ｔａ、ｔｂ、ｔｃは、ピッチ比に対応し長短の時間になるものであり、図５の例では、ｔｂ＞ｔａ＞ｔｃとなる。
【００３８】
なお、パルス幅Ｐｗは、予め実験によって定めたものであり、タイヤ１回転の時間が２５０ミリ秒の時に、時系列波形を音化したときに最もタイヤの実測音に近似した合成音が得られる時間として、本実施の形態では、５００μｓに設定している。また、この時間はタイヤ回転速度に比例して変化する。このようにして設定したパルス列は、時間周波数分析等によって分析したり音化したりすることができる。例えば、デジタルデータのまま音質を解析できる装置の場合には、パルス列をそのまま解析して音質の値を得たり音化したりでき、アナログデータでのみ音質を解析できる装置の場合には、パルス列をＤＡ変換器を用いてアナログデータに変換した後に解析して音質の値を得たり音化したりできる。
【００３９】
次のステップ１０８では、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施して、得られた波形を次のステップ１１０において、タイヤピッチ騒音波形と決定する。
【００４０】
タイヤから発生される音の音質は、パターンピッチの１次域（ピッチ個数×周波数）の配列に関係し、パターンノイズの音質を支配するのはピッチ１次成分近傍であるということから、上記の帯域通過フィルタ処理は、矩形波のパルス列波形にピッチ１次成分を強調することで音質を支配する成分を抽出するためである。この帯域通過フィルタ処理において、ピッチ１次周波数に一致した帯域幅としては、確実にピッチ１次周波数を含むように、帯域下限周波数をピッチ１次周波数×０．５でかつ帯域上限周波数をピッチ１次周波数×１．５と設定することが好ましい。なお、帯域上下限周波数の設定は上記の値に限定されるものではない。このように設定することで、ピッチ１次周波数が強調される。このように、ピッチ配列に対応するパルス列に帯域通過フィルタ処理が施され、タイヤから発生される音のパターンノイズの音質を支配する成分が強調された波形を、タイヤピッチ騒音波形とする。
【００４１】
次のステップ１１２では、上記のタイヤピッチ騒音波形を用いて、音質を解析する。すなわち、音質の定量的な尺度を求める。本実施の形態では、音質を定めるものとして、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを採用する。本実施の形態では、計算を単純化するため、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを以下のようにして近似している。
【００４２】
まず、トナリティＫ及びフラクチュエーション・ストレングスＦの計算を単純化するため、区分スペクトルという概念を導入した。この区分スペクトルは、図７に示すように、タイヤ１回転のピッチ配列による長さを基本幅すると共に該基本幅を所定数で分割（本実施の形態では、３分割）した長さを区分幅として、基本幅内を区分幅を一部を所定ずらし量だけ重複させて所定回抽出したものを定義したものである。
【００４３】
トナリティＫは、主に音の目立ち易さを表すものであるから、この区分スペクトルを用いて、個々の区分スペクトル内の偏差に対応させる。本実施の形態では、基本幅の１／３を区分幅と設定すると共に、ずらし量を７５％に設定している。これによって、１２個の区分スペクトルを得ることができる。なお、このときの窓関数はハニングを設定している。
【００４４】
また、フラクチュエーション・ストレングスＦは、うなり感を表すものであり、区分スペクトルを用いて、個々の区分スペクトルの間のエネルギー差に対応させている。本実施の形態では、トナリティＫの場合と同様に、基本幅の１／３を区分幅と設定する。これと共に、ずらし量は９６％に設定して、７２個の区分スペクトルを得ている。
【００４５】
従って、次の（２）式に示すように、トナリティＫについては区分スペクトル内の偏差、すなわち区分スペクトル毎に音化したその各区分スペクトル内における音圧レベルに関する最大値と最小値とのレベル差（振幅）のばらつきが小さい程、音質が良好であることに相当する（図６参照）。
【００４６】
Ｍｉｎ｛Ｄｍｉｎ｝ ・・・（２）
但し、Ｍｉｎ：｛｝内の最小値を求める関数
Ｄｍｉｎ：区分スペクトル内の最大音圧レベルと最小音圧レベルの
レベル差
【００４７】
また、フラクチュエーション・ストレングスＦについては、次の（３）式に示すように、区分スペクトル間のエネルギー差、すなわち区分スペクトル毎に音化したその音圧レベルのレベル差が小さい程音質が良好であることに相当する。
【００４８】
Ｍｉｎ｛Ｅｍａｘ−Ｅｍｉｎ｝ ・・・（３）
但し、Ｅｍａｘ：区分スペクトル内のエネルギー（音圧レベル）の最大値
Ｅｍｉｎ：区分スペクトル内のエネルギー（音圧レベル）の最小値
【００４９】
上記のようにして、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを求めると、次のステップ１１４においてこれらの値を出力する。なお、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦに予めしきい値を定めておき、しきい値以内のピッチ配列を良好なピッチ配列と自動的に評価するようにしてもよい。
【００５０】
このようにして、ピッチ配列をパルス列で近似して、ピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形を定め、そのタイヤピッチ騒音波形を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を出力できるので、タイヤのピッチ配列について音質の予測評価を行うことができる。
【００５１】
本実施の形態では、音響心理パラメータのうちトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの各々を評価する場合について説明したが、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦのいずれか一方のパラメータのみを評価してもよく、他の音響心理パラメータの少なくとも１つを加えてもよい。また、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの少なくとも一方と、音圧レベルの値、すなわち発生ノイズの音圧レベルの値を合わせて評価してもよい。このようにすれば、音質を考慮し、発生ノイズの音色の目立ちやすさ及びうなり感を評価できると共に、発生ノイズの振幅値を含めたピッチ配列の評価ができる。
【００５２】
また、本実施の形態では、ピッチ配列をパルス列で近似しかつ帯域通過フィルタ処理したタイヤピッチ騒音波形から、音響心理パラメータである音質を表す値を出力しているので、タイヤのピッチ配列とパターン固有の特徴とが重なり合って評価されるものはなく、タイヤのピッチ配列にのみ起因する騒音特性、すなわちタイヤ１回転中の時系列変化に強く依存する音質について評価をすることができる。
【００５３】
図９は、タイヤの１回転内の音質の時間変化について、実測音と、本実施の形態によるパルス列のタイヤピッチ騒音波形から得られる合成音とを時間周波数分析した結果を示したものである。図９（１）はタイヤ側近音を示し、図９（２）は本実施の形態の合成音を示している。なお、音の時間周波数分析結果は、音圧レベルの値も同時に求まるが、図９では所定音圧レベル（約７５ｄＢ（Ａ）以上のレベル）について抽出した結果を示した。図から理解されるように、これら実測音と合成音とは相関が高く、ピッチ配列をパルス列で近似して帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形によって、実測音に近似した音に音化することができる。これによって、タイヤピッチ騒音波形を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を容易に出力できる。
【００５４】
図１０には、音響心理パラメータについて、実測音と合成音とについての相関関係を示した。図１０（１）はトナリティについての相関を示し、図１０（２）はフラクチュエ−ション・ストレングスについての相関を示している。図から理解されるように、実測音から得られた音響心理パラメータの値と合成音から得られた音響心理パラメータの値とは相関が高い。これによって、ピッチ配列をパルス列で近似して帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形によって、実測音に代えて近似した合成音を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を出力でき、タイヤのピッチ配列について音質の予測評価を実測することなく、容易に行うことができる。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、タイヤのピッチ配列を各ピッチの長さに比例した周期で一定パルス幅を有する時系列波形でパターンノイズを近似して、近似した時系列波形に帯域通過フィルタ処理を施しているので、タイヤのピッチ配列から、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができ、タイヤのピッチ配列について、音質への影響をより明確に評価できる、という効果が得られる。
【００５６】
また、音響心理学的な目立ち易さやうなり感等のタイヤ騒音性能評価用物理量を用いているので、タイヤのピッチ配列について、聴取者の感覚に沿った音質を明確に評価することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に使用されるパーソナルコンピュータの概略図である。
【図２】実車計器音質評価法の概略構成を示すブロック図である。
【図３】タイヤを車両に装着し走行させたときの音の周波数特性を示し、（１）は左耳の近傍位置、（２）は右耳の近傍位置の結果を示したものである。
【図４】フィ−リング評点と、音圧レベル及び音響心理パラメータとの対応関係を示す線図である。
【図５】タイヤのピッチ配列を音化するためのパルス列を説明するための説明図である。
【図６】トナリティを目的関数としたときの最適化を説明するための線図である。
【図７】タイヤ１回転のピッチ配列に対応された区分スペクトルを説明するための線図である。
【図８】本発明の実施の形態の処理ルーチンを示す流れ図である。
【図９】タイヤの１回転内の音の時間変化を示し、（１）はタイヤ側近音について示し、（２）は本実施の形態の合成音について示している。
【図１０】音響心理パラメータについて、実測音と合成音との相関関係を示し、（１）はトナリティについての相関、（２）はフラクチュエ−ション・ストレングスについての相関を示している。
【符号の説明】
１０ キーボード
１２ コンピュータ本体
１４ ＣＲＴ
１６ 音化装置
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイヤの騒音評価方法にかかり、特に、タイヤが有するタイヤ騒音性能を、例えばタイヤトレッド等のパターンピッチ配列に起因する騒音により評価するタイヤの騒音評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
乾燥、湿潤及び氷雪を含む路面状態において走行中、安全でかつ比較的静寂な自動車用タイヤの設計について、近年着実に認識が高まっており、最近では、静寂なタイヤを設計するためのアプローチも理論的になってきている。タイヤのトレッドに形成する溝等は、数学的に算出した基準に従い、複数の可変ピッチ反復設計サイクルによって設計されている。
【０００３】
タイヤには、上記の設計値に基づいて手作業でトレッドに刻んだり、タイヤ型によって形成したりして、タイヤ円周上のピッチ及びピッチ配列を規定する横方向溝及び円周方向溝に分けられた陸部（以下、設計要素という。）を有するトレッドが形成されている。ここで、このピッチとは設計要素の相対長さを指し、ピッチ配列とはタイヤ円周上に使われるピッチの順序をいう。
【０００４】
タイヤの騒音評価は、評価するトレッド設計に見合う寸法のタイヤを物理的に形成しそのタイヤを試験することによって評価する。このタイヤ試験は、自動車のホイールリムに４個（またはそれ以下）の試験タイヤを取り付けて運動や走行させたときに感度の高い訓練された耳を有する熟練者の感覚により特定するのが一般的である。
【０００５】
このようなタイヤの騒音評価を容易にするため、トレッドによる騒音発生特性について、路面を走行する際のタイヤのノイズをコンピュータによってシミュレーションする技術がある（アメリカ合衆国特許第４７２７５０１号）。また、任意のタイヤトレッドのパターンに起因する騒音（以下、パターンノイズという。）を評価するため、タイヤのパターンノイズをシミュレートする技術が提案されている（特開平１−２５０８３１号公報、特開平４−１４８８４０号公報）。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の技術では、タイヤ騒音の特定をタイヤのトレッドパターンで生じる音圧レベルの大小により得られた騒音波形を用いているので、タイヤのパターンによる騒音の特徴をシミュレートすることは可能であるものの、タイヤのピッチ配列と、パターン固有の特徴とが重なり合って得られる。このため、パターンデザイン（ピッチ配列が盛り込まれたパターン展開図）を予め用意しなければ評価をすることができなかった。
【０００７】
本発明は、上記事実を考慮して、タイヤ騒音性能のうち、ピッチ配列に起因する騒音のみを評価することが可能なタイヤの騒音評価方法を得ることが目的である。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明者等は種々検討を加えた結果、タイヤ騒音を考察するとき音圧のみでとらえるものでは不十分と考え、さらに音質を考慮すべきであるという知見を得て、本発明に到達したものである。すなわち、本発明者等は種々検討を加え、音響心理学的に利用されている感覚尺度をタイヤと言う特殊分野に応用することに着目し、あらゆる検討を試み、それをタイヤの騒音評価方法として確立した。
【０００９】
まず、タイヤのピッチ配列に起因する騒音の特徴は、それをピッチ配列に対応するパルス列で近似しても時間的な変動の形態等は略維持される。ところが、矩形波のパルス列のままでは、一般的に周波数成分上、高周波が強調され過ぎて、自動車の車室内等の移動体内部で聴取される内部音の周波数特性とかけ離れてしまう。また、本発明者は、構成が既知の複数のタイヤについてタイヤ騒音の聴取実験を行い、パターンノイズの音質を支配するのは主にピッチ１次成分近傍であるという結果を得た。これによって、上記矩形波のパルス列波形にピッチ１次成分を強調する帯域フィルタを施せば、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができるという知見を得た。
【００１０】
そこで、請求項１に記載の発明のタイヤの騒音評価方法は、タイヤのピッチ配列を、該ピッチ配列の各ピッチの長さに比例した時間間隔毎に予め定めた一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形でパターンノイズを近似し、前記波形に、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施して、得られた波形をタイヤピッチ騒音波形とし、前記タイヤピッチ騒音波形を用いて、音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量を演算し、前記タイヤ騒音性能評価用物理量を用いてタイヤの騒音を評価する。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量として、音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及び音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量の少なくとも一方を定めることを特徴としている。請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記予め定めた一定パルス幅は、０．５ミリ秒近傍であることを特徴としている。請求項４に記載の発明は、請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載の発明のタイヤの騒音評価方法であって、前記帯域通過フィルタ処理は、帯域下限周波数がピッチ１次周波数の１／２であると共に、帯域上限周波数がピッチ１次周波数の２／３であるピッチ１次周波数に一致した帯域幅を設定することを特徴としている。
【００１２】
タイヤのピッチ配列は、予め定めたピッチ長やピッチ比（ピッチ長の比）の連続により定められる。このタイヤのピッチ配列を、配列の各ピッチの長さに比例した時間間隔毎に予め定めた一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形でパターンノイズを近似する。これによって、タイヤのピッチ配列がパターンノイズに近似される。この予め定めた一定パルス幅は、タイヤ１回転の時間が２５０ミリ秒の時に、０．５ミリ秒近傍に設定することが好ましい。これは本発明者等が行った実験により、一定パルス幅を、０．５ミリ秒近傍に設定して得られた時系列波形を音化したときが最もタイヤの実測音に近似させることができたためである。この近似された、一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形に、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施せば、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができる。このようにして得られた波形をタイヤピッチ騒音波形として、音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量を演算する。なお、帯域通過フィルタ処理は、ピッチ１次周波数に一致した帯域幅（すなわち、帯域下限周波数は、ピッチ１次周波数×０．５、帯域上限周波数は、ピッチ１次周波数×１．５）と設定することが好ましい。このように設定することで、ピッチ１次周波数が強調され、その音質への影響をより明確に評価できる。
【００１３】
音質に対応するタイヤ騒音評価用物理量としては、音響心理学的なパラメータを用いることができ、音響心理学的なパラメータとしては、音の大きさを表す感覚尺度、音の鋭さを表す感覚尺度、音の粗さを表す感覚尺度、請求項２にも記載した目立ち易さを表す感覚尺度である音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及びうなり感を表す感覚尺度である音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量、がある。音の大きさを表す感覚尺度は音圧レベルに対応し、音の鋭さを表す感覚尺度は高周波側の音の大きさ成分（音の大きさを表す感覚尺度）を含む比率の大きさから求めることができる。また音の粗さを表す感覚尺度は、予め定めた複数の帯域のうち所定の帯域を臨界帯域としてこの臨界帯域での変調度に重み付けして加算した値から求めることができる。目立ち易さを表す感覚尺度は音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができる。また、音はその大きさにより純音や狭帯域ノイズが打ち消されることがあるので、目立ち易さを求めるときは音の大きさに応じて純音や狭帯域ノイズの打ち消し（マスキング効果）を考慮することが好ましい。うなり感を表す感覚尺度は、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができる。このうなり感は、音の大きさの変動振幅が大きい程顕著に現れる。
【００１４】
前記のようにして演算されたタイヤ騒音性能評価用物理量を用いてタイヤの騒音を評価する。例えば、音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及び音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量が小さいピッチ配列のほうが、より騒音性能が良好なタイヤと評価することができる。
【００１５】
このようにして評価したピッチ配列は、聴取者の感覚に沿った音質すなわち音響心理学的な目立ち易さやうなり感等を明確に評価することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は、本発明のタイヤの騒音評価方法を実施するためのパーソナルコンピュータの概略を示すものである。このパーソナルコンピュータは、データ等を入力するためのキーボード１０、予め記憶されたプログラムに従って、タイヤの騒音を評価するコンピュータ本体１２、及びコンピュータ本体１２の評価結果等を表示するＣＲＴ１４から構成されている。コンピュータ本体１２は、図示を省略したＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭから構成されたマイクロコンピュータによって構成されている。
【００１７】
また、コンピュータ本体１２には、音化装置１６が接続されており、この音化装置１６には、スピーカ１８Ａ，１８Ｂが接続されている。音化装置１６は、コンピュータ本体１２から出力されたピッチ配列に対応する矩形波の連続からなるパルス列に応じて、ピッチ配列を音化情報例えば音圧レベル・周波数特性に変換してその音化情報をスピーカ１８Ａ，１８Ｂへ出力する装置である。コンピュータ本体１２と音化装置１６との間では、コンピュータ本体１２で生成されたパルス列の授受及び当該パルス列が音化された情報、例えば音圧レベル・周波数特性等の音化情報の授受がなされる。音化装置１６の一例としては、ＨＥＡＤ ａｃｏｕｓｔｉｃｓ社製ＢＡＳ II．３Ｅ（Ｎｏ．４２５１６１０３）がある。
【００１８】
本実施の形態は、音質を考慮して、任意のピッチ配列及びピッチ長の比（以下、ピッチ比という。）によるタイヤの騒音を評価するものである。
【００１９】
本発明者は、タイヤのピッチ配列について種々検討を加えた結果、所定のピッチ配列を有するタイヤから発生されるパターンノイズの悪さとして、音圧の大小によるものよりも、音質によるもの、例えば音の目立ち易さやうなり感に関係するものが大きく起因するという知見を得て、あらゆる検討を試み、音響心理学的に利用されている感覚尺度を導入するに至った。
【００２０】
上記の音質を考慮するための音響心理学的な感覚尺度、すなわち音響心理パラメータについて説明する。音響心理パラメータには、音の大きさを表す感覚尺度（ラウドネス）、音の鋭さを表す感覚尺度（シャープネス）、音の粗さを表す感覚尺度（ラフネス）、目立ち易さを表す感覚尺度（トナリティ）、及びうなり感を表す感覚尺度（フラクチュエーション・ストレングス）、がある。ラウドネスは音圧レベルに対応するが、音圧レベルのｄＢ（Ａ）より実際の感覚に近く、音のマスキング効果を考慮して求められるものであり、ＩＳＯ５３２Ｂで規格化されている。シャープネスは高周波側のラウドネス成分を含む比率の大きさから求めることができる。また、ラフネスは、予め定めた複数の帯域のうち所定の帯域を臨界帯域としてこの臨界帯域での変調度に重み付けして加算した値から求めることができる。トナリティは音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができる。また、音はその大きさにより純音や狭帯域ノイズが打ち消されることがあるので、目立ち易さを求めるときは音の大きさに応じて純音や狭帯域ノイズの打ち消し（マスキング効果）を考慮することが好ましい。フラクチュエーション・ストレングスは、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができる。このうなり感は、音の大きさの変動振幅が大きい程顕著に現れる。
【００２１】
これらの音響心理パラメータの各々は次の表１から求めることができる。
上記のように、トナリティＫは、音の中に含まれる純音成分や狭帯域ノイズ成分の割合から求めることができるが、求めた割合をラウドネスのマスキング効果を考慮して算出すると、スペクトラム上にピ−ク類が存在する。そこで、以下の表１に示す式では、トナリティＫを、スペクトラム上に存在するピ−ク類について、ピ−ク（帯域）幅が狭い程（重みｗ１）、周波数が７００Ｈｚに近い程（重みｗ２）、ピ−クレベルが大きい程（重みｗ３）、大きくなる因子、及びラウドネスでみたこれらのノイズに対するＳＮ比因子の積から求めている。なお、ピッチ１次の目立ち易さは、４００〜５００Ｈｚのバンドパスフィルタ付加による信号抽出に相当する。
【００２２】
また、フラクチュエーション・ストレングスは、予め定めた所定周波数の振動振幅が変動するその変動量から求めることができるが、以下の表１に示す式では、ラウドネスの変動振幅が大きい程またその変動周波数が４Ｈｚに近くなる程大きくなる。
【００２３】
【表１】
なお、Ｂａｒｋは、人の耳の（カタツムリ状の）耳管を直線状にして２４分割したときの１分割の長さに相当する臨界帯域幅を単位とした、帯域幅を計る尺度の単位名である。また、以下の説明では、表１に示した数式を（１）式と総称して用いる。
【００２５】
本発明者は、音響心理パラメータと従来の音圧レベル評価とを実車計器音質評価法により比較実験し、次の結果を得た。
【００２６】
図２に示すように、実車計器音質評価法による測定は、タイヤ３０を備えた車両２０の後部に、車両２０の走行速度を検出するための速度計２８を取り付けて行った。車両２０内には乗員２２が着座するが、その着座した乗員２２の頭部で左右の各耳の近傍位置にマイクロフォン２４、２６が取り付けられている。これらのマイクロフォン２４、２６の各々によって、乗員２２が左右の耳から聴取すべき音を取得することができる。なお、上記測定では、乗員２２に模擬したダミー人形の左右の耳にマイクロフォンを埋め込んだダミーヘッド（マイク付ヘッド）を用いて測定を行った。
【００２７】
ここでは、新特殊路Ｐ／Ｎ路の路面において、所定速度範囲（３８〜６０ｋｍ／ｈ）で惰行（Ｄレンジ）走行した場合を測定した。
【００２８】
図３は、タイヤＴ１，Ｔ２の各々を車両に装着して走行させたときにマイクロフォン２４、２６から得られた音の音圧レベルに対する周波数特性を示したものであり、図３（１）は左耳の近傍位置のマイクロフォンによる検出結果を示し、図３（２）は右耳の近傍位置のマイクロフォンによる検出結果を示したものである。この図３から理解されるように、音圧レベルからではタイヤＴ１，Ｔ２の各々に対して差異はみられない。
【００２９】
次に、上記車両２０に複数の異なるタイヤ３０を装着し、各々のタイヤについてオペレ−タがフィ−リング評価を行うと共に、マイクロフォン２４、２６から得られる音を用いて音響心理パラメータと音圧レベルとを求めた。
【００３０】
図４には、フィ−リング評点の値を縦軸にすると共に、音圧レベル及び音響心理パラメータの値を横軸にした各座標系に、複数の異なるタイヤの結果をプロットしたものである。図中、ｒの値は相関係数を示している。この図４から理解されるように、音質的には、ラウドネス、シャープネス、ラフネスは、各値とフィ−リング評点との間には、相関関係がみられず、分散したプロットになった。一方、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの各々には音響心理パラメータの値とフィ−リング評点との間に相関関係があることが理解される。
【００３１】
以上の結果から、本発明者は、音の目立ち易さやうなり感に関係する音質によるものが、パターンノイズに大きく起因するという観点から、タイヤのピッチ配列を音化が容易なパルス列に近似して、音響心理パラメータのうちトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを注目し、これら２つの音響心理パラメータによりタイヤのピッチ配列によるパターンノイズを評価することを勘案した。
【００３２】
図８は、本実施の形態のプログラムの処理ルーチンを示すものある。ステップ１００では、タイヤのトレッドに形成されるピッチ配列を数値的・解析的に求めるためのピッチ配列基本データを取り込む。このピッチ配列基本データとは、ピッチ配列を決定する際に、必要とするまたは経験的に求められる、ピッチ個数、ピッチ長、ピッチ長の比、タイヤ回転速度、及びパルス幅の各値が設定値として入力される。
【００３３】
次のステップ１０２では、ピッチ配列に含まれるピッチ比の種類の数を配列値としたピッチ配列Ｖを設定する。すなわち、ピッチ配列に含まれるＭ個のピッチ比を１〜９までの自然数に対応させ、ピッチ比が配列値である自然数の各桁に対応して表現されるピッチ配列Ｖを生成する。一例として、３個または５個のピッチ比を１〜９までのいずれかの自然数に対応させ、ピッチ配列を得るタイヤＡ〜Ｃを表２に示した。
【００３４】
【表２】
上記のようにしてピッチ比が配列値である自然数の各桁に対応して表現されるピッチ配列Ｖを生成したのち、次のステップ１０４において矩形波のパルス幅を設定し、次のステップ１０６において、ピッチ配列について矩形波の連続からなるパルス列を決定する。
【００３６】
ピッチ配列Ｖは、ピッチ配列Ｖを用いて、タイヤに形成されたピッチ配列により発生される音を得るため、すなわちピッチ配列を音化するため、上記ピッチ配列Ｖを配列デ−タとして、その配列デ−タを時間軸上のパルス列に置き換えて、時間周波数分析等で解析可能とするものである。すなわち、ピッチ配列を音について解析可能な形式に変換している。
【００３７】
このように、本実施の形態では、ピッチ配列を音化するためにピッチ配列である配列デ−タを時間軸上のパルス列に置き換えている。図５に一例を示すように、パルス列は、パルス幅が予め定めた一定幅の矩形波の周期をピッチ比に応じて伸長させたものである。図５の例は、ピッチ配列の一部として「２、１、３」の部分のパルス列を示すものであり、ピッチ比の配列値「２」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔａ、ピッチ比の配列値「１」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔｂ、ピッチ比の配列値「３」に対応してパルス幅Ｐｗでかつ時間（周期）ｔｃからなるパルス列の一部を示している。なお、時間（周期）ｔａ、ｔｂ、ｔｃは、ピッチ比に対応し長短の時間になるものであり、図５の例では、ｔｂ＞ｔａ＞ｔｃとなる。
【００３８】
なお、パルス幅Ｐｗは、予め実験によって定めたものであり、タイヤ１回転の時間が２５０ミリ秒の時に、時系列波形を音化したときに最もタイヤの実測音に近似した合成音が得られる時間として、本実施の形態では、５００μｓに設定している。また、この時間はタイヤ回転速度に比例して変化する。このようにして設定したパルス列は、時間周波数分析等によって分析したり音化したりすることができる。例えば、デジタルデータのまま音質を解析できる装置の場合には、パルス列をそのまま解析して音質の値を得たり音化したりでき、アナログデータでのみ音質を解析できる装置の場合には、パルス列をＤＡ変換器を用いてアナログデータに変換した後に解析して音質の値を得たり音化したりできる。
【００３９】
次のステップ１０８では、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施して、得られた波形を次のステップ１１０において、タイヤピッチ騒音波形と決定する。
【００４０】
タイヤから発生される音の音質は、パターンピッチの１次域（ピッチ個数×周波数）の配列に関係し、パターンノイズの音質を支配するのはピッチ１次成分近傍であるということから、上記の帯域通過フィルタ処理は、矩形波のパルス列波形にピッチ１次成分を強調することで音質を支配する成分を抽出するためである。この帯域通過フィルタ処理において、ピッチ１次周波数に一致した帯域幅としては、確実にピッチ１次周波数を含むように、帯域下限周波数をピッチ１次周波数×０．５でかつ帯域上限周波数をピッチ１次周波数×１．５と設定することが好ましい。なお、帯域上下限周波数の設定は上記の値に限定されるものではない。このように設定することで、ピッチ１次周波数が強調される。このように、ピッチ配列に対応するパルス列に帯域通過フィルタ処理が施され、タイヤから発生される音のパターンノイズの音質を支配する成分が強調された波形を、タイヤピッチ騒音波形とする。
【００４１】
次のステップ１１２では、上記のタイヤピッチ騒音波形を用いて、音質を解析する。すなわち、音質の定量的な尺度を求める。本実施の形態では、音質を定めるものとして、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを採用する。本実施の形態では、計算を単純化するため、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを以下のようにして近似している。
【００４２】
まず、トナリティＫ及びフラクチュエーション・ストレングスＦの計算を単純化するため、区分スペクトルという概念を導入した。この区分スペクトルは、図７に示すように、タイヤ１回転のピッチ配列による長さを基本幅すると共に該基本幅を所定数で分割（本実施の形態では、３分割）した長さを区分幅として、基本幅内を区分幅を一部を所定ずらし量だけ重複させて所定回抽出したものを定義したものである。
【００４３】
トナリティＫは、主に音の目立ち易さを表すものであるから、この区分スペクトルを用いて、個々の区分スペクトル内の偏差に対応させる。本実施の形態では、基本幅の１／３を区分幅と設定すると共に、ずらし量を７５％に設定している。これによって、１２個の区分スペクトルを得ることができる。なお、このときの窓関数はハニングを設定している。
【００４４】
また、フラクチュエーション・ストレングスＦは、うなり感を表すものであり、区分スペクトルを用いて、個々の区分スペクトルの間のエネルギー差に対応させている。本実施の形態では、トナリティＫの場合と同様に、基本幅の１／３を区分幅と設定する。これと共に、ずらし量は９６％に設定して、７２個の区分スペクトルを得ている。
【００４５】
従って、次の（２）式に示すように、トナリティＫについては区分スペクトル内の偏差、すなわち区分スペクトル毎に音化したその各区分スペクトル内における音圧レベルに関する最大値と最小値とのレベル差（振幅）のばらつきが小さい程、音質が良好であることに相当する（図６参照）。
【００４６】
Ｍｉｎ｛Ｄｍｉｎ｝ ・・・（２）
但し、Ｍｉｎ：｛｝内の最小値を求める関数
Ｄｍｉｎ：区分スペクトル内の最大音圧レベルと最小音圧レベルの
レベル差
【００４７】
また、フラクチュエーション・ストレングスＦについては、次の（３）式に示すように、区分スペクトル間のエネルギー差、すなわち区分スペクトル毎に音化したその音圧レベルのレベル差が小さい程音質が良好であることに相当する。
【００４８】
Ｍｉｎ｛Ｅｍａｘ−Ｅｍｉｎ｝ ・・・（３）
但し、Ｅｍａｘ：区分スペクトル内のエネルギー（音圧レベル）の最大値
Ｅｍｉｎ：区分スペクトル内のエネルギー（音圧レベル）の最小値
【００４９】
上記のようにして、音響心理パラメータであるトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦを求めると、次のステップ１１４においてこれらの値を出力する。なお、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦに予めしきい値を定めておき、しきい値以内のピッチ配列を良好なピッチ配列と自動的に評価するようにしてもよい。
【００５０】
このようにして、ピッチ配列をパルス列で近似して、ピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形を定め、そのタイヤピッチ騒音波形を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を出力できるので、タイヤのピッチ配列について音質の予測評価を行うことができる。
【００５１】
本実施の形態では、音響心理パラメータのうちトナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの各々を評価する場合について説明したが、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦのいずれか一方のパラメータのみを評価してもよく、他の音響心理パラメータの少なくとも１つを加えてもよい。また、トナリティＫ、及びフラクチュエーション・ストレングスＦの少なくとも一方と、音圧レベルの値、すなわち発生ノイズの音圧レベルの値を合わせて評価してもよい。このようにすれば、音質を考慮し、発生ノイズの音色の目立ちやすさ及びうなり感を評価できると共に、発生ノイズの振幅値を含めたピッチ配列の評価ができる。
【００５２】
また、本実施の形態では、ピッチ配列をパルス列で近似しかつ帯域通過フィルタ処理したタイヤピッチ騒音波形から、音響心理パラメータである音質を表す値を出力しているので、タイヤのピッチ配列とパターン固有の特徴とが重なり合って評価されるものはなく、タイヤのピッチ配列にのみ起因する騒音特性、すなわちタイヤ１回転中の時系列変化に強く依存する音質について評価をすることができる。
【００５３】
図９は、タイヤの１回転内の音質の時間変化について、実測音と、本実施の形態によるパルス列のタイヤピッチ騒音波形から得られる合成音とを時間周波数分析した結果を示したものである。図９（１）はタイヤ側近音を示し、図９（２）は本実施の形態の合成音を示している。なお、音の時間周波数分析結果は、音圧レベルの値も同時に求まるが、図９では所定音圧レベル（約７５ｄＢ（Ａ）以上のレベル）について抽出した結果を示した。図から理解されるように、これら実測音と合成音とは相関が高く、ピッチ配列をパルス列で近似して帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形によって、実測音に近似した音に音化することができる。これによって、タイヤピッチ騒音波形を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を容易に出力できる。
【００５４】
図１０には、音響心理パラメータについて、実測音と合成音とについての相関関係を示した。図１０（１）はトナリティについての相関を示し、図１０（２）はフラクチュエ−ション・ストレングスについての相関を示している。図から理解されるように、実測音から得られた音響心理パラメータの値と合成音から得られた音響心理パラメータの値とは相関が高い。これによって、ピッチ配列をパルス列で近似して帯域通過フィルタ処理を施したタイヤピッチ騒音波形によって、実測音に代えて近似した合成音を用いて音響心理パラメータである音質を表す値を出力でき、タイヤのピッチ配列について音質の予測評価を実測することなく、容易に行うことができる。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、タイヤのピッチ配列を各ピッチの長さに比例した周期で一定パルス幅を有する時系列波形でパターンノイズを近似して、近似した時系列波形に帯域通過フィルタ処理を施しているので、タイヤのピッチ配列から、音質上に問題となる成分を十分に抽出することができ、タイヤのピッチ配列について、音質への影響をより明確に評価できる、という効果が得られる。
【００５６】
また、音響心理学的な目立ち易さやうなり感等のタイヤ騒音性能評価用物理量を用いているので、タイヤのピッチ配列について、聴取者の感覚に沿った音質を明確に評価することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に使用されるパーソナルコンピュータの概略図である。
【図２】実車計器音質評価法の概略構成を示すブロック図である。
【図３】タイヤを車両に装着し走行させたときの音の周波数特性を示し、（１）は左耳の近傍位置、（２）は右耳の近傍位置の結果を示したものである。
【図４】フィ−リング評点と、音圧レベル及び音響心理パラメータとの対応関係を示す線図である。
【図５】タイヤのピッチ配列を音化するためのパルス列を説明するための説明図である。
【図６】トナリティを目的関数としたときの最適化を説明するための線図である。
【図７】タイヤ１回転のピッチ配列に対応された区分スペクトルを説明するための線図である。
【図８】本発明の実施の形態の処理ルーチンを示す流れ図である。
【図９】タイヤの１回転内の音の時間変化を示し、（１）はタイヤ側近音について示し、（２）は本実施の形態の合成音について示している。
【図１０】音響心理パラメータについて、実測音と合成音との相関関係を示し、（１）はトナリティについての相関、（２）はフラクチュエ−ション・ストレングスについての相関を示している。
【符号の説明】
１０ キーボード
１２ コンピュータ本体
１４ ＣＲＴ
１６ 音化装置
Claims (4)
- タイヤのピッチ配列を、該ピッチ配列の各ピッチの長さに比例した時間間隔毎に予め定めた一定パルス幅を有する矩形波を並べた時系列波形でパターンノイズを近似し、
前記波形に、平均ピッチ長さに対応するピッチ１次周波数を中心とする帯域通過フィルタ処理を施して、得られた波形をタイヤピッチ騒音波形とし、
前記タイヤピッチ騒音波形を用いて、音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量を演算し、
前記タイヤ騒音性能評価用物理量を用いてタイヤの騒音を評価する、
タイヤの騒音評価方法。 - 前記音質に対応するタイヤ騒音性能評価用物理量として、音響心理学的な目立ち易さを表す予め定めた所定帯域の音成分物理量、及び音響心理学的なうなり感を表す予め定めた低周波数の変動量の少なくとも一方を定めることを特徴とする請求項１に記載のタイヤの騒音評価方法。
- 前記予め定めた一定パルス幅は、タイヤ１回転の時間が２５０ミリ秒の時に、０．５ミリ秒近傍であることを特徴とする請求項１または２に記載のタイヤの騒音評価方法。
- 前記帯域通過フィルタ処理は、帯域下限周波数がピッチ１次周波数の１／２であると共に、帯域上限周波数がピッチ１次周波数の２／３であるピッチ１次周波数に一致した帯域幅を設定することを特徴とする請求項１乃至請求項３の何れか１項に記載のタイヤの騒音評価方法。
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